肺結核患者治療結局影響因素多水平模型分析*

北京結核病控制研究所防控科(100035)

閆銀鎖 許 琰 倪新蘭 趙春卉 趙 瑤 高志東△

【提 要】 目的 分析北京地區肺結核患者治療結局的影響因素。方法 以2016-2018年北京市登記的肺結核患者為研究對象，通過構建兩水平回歸模型分析影響肺結核患者治療結局的相關因素。結果 在研究范圍內影響肺結核患者治療結局的因素包括年齡和職業。年齡在40～59歲組和60歲及以上組肺結核患者治療不成功的風險分別是0～19歲組的1.895倍和2.014倍，差異有統計學意義(P<0.05)；職業為農牧漁民/民工/長途駕駛員組及離退/家務/待業/其他組肺結核患者治療不成功的風險分別是干部職員/衛生教育/工人組1.765倍和1.818倍，差異有統計學意義(P<0.05)；不同性別、戶籍、診斷結果、治療分類的肺結核患者治療結局差異均無統計學意義(P≥0.05)。結論 中老年、非穩定性就業人群治療結局相對較差，提示相關服務部門應有針對性加強該部分人群的督導服藥管理，實施有針對性的干預策略。

結核病是嚴重危害人類健康的傳染病，是全球關注的公共衛生和社會問題。20世紀40年代以后，隨著抗結核藥物的問世和直接面試下短程化療(directly observed treatment，short-course，DOTS)策略的實施，全球結核病疫情得以有效控制[1-2]。但時至今日結核病控制形勢依然嚴峻，2017年全球估算結核病新發患者1000萬[3]，按照世界衛生組織的估計，一個未經治愈的活動性肺結核病人在一年之中可以通過密切接觸感染10～15個人。由此可見，加強肺結核病人規范治療并治愈肺結核，對控制其傳播十分重要。在抗結核治療過程中，由于受多種因素的影響，許多患者不能遵從醫囑，堅持規律、全程用藥，從而直接影響肺結核治療效果或產生耐藥[4]。為了解影響病人治療結局影響因素，本文采用兩水平logistic回歸模型，對影響北京市肺結核患者治療結局的相關因素進行分析，為提出針對性的治療管理策略提供依據。

資料和方法

1.研究對象

資料來源于《中國疾病預防控制信息系統》的子系統《結核病信息管理系統》，選擇2016-2018年北京市所有定點醫療機構登記且現住址為本市的肺結核患者，納入對象需為確定診斷的肺結核患者且治療結束原因為治療成功(包括治愈、完成療程)和治療不成功(包括失敗、丟失或不良反應)。此外，收集的患者信息還包括登記號、性別、年齡、現住址、職業、戶籍、診斷結果和治療分類。

2.研究方法

多水平模型分析作為一種有效處理具有層次結構數據的方法[5-6]，與傳統方法相比，其優勢在于可以將單一的隨機誤差項分解到與數據層次結構相應的各水平上，具有多個隨機誤差項并估計相應的殘差方差及協方差。該類數據主要特征是因變量在個體的分布間不具備獨立性，即存在某個或某些范圍內的聚集性，利用多水平模型能夠將參數估計分為固定效應和隨機效應，從而為層次結構數據的分析提供解決辦法[7-8]。

北京市行政區劃分為16個區，由于各區經濟水平、生活方式、醫療條件等方面可能具有某種程度上的相似性或聚集性[9-10]，使得肺結核患者的資料信息存在層次結構，即數據之間是非獨立的。因此本文選用多水平模型中的兩水平logistic回歸模型，對2016-2018年北京市所有登記且符合納入標準的肺結核患者治療結局進行分析，模型表示為：

logit(Pij)=(β0+u0j)+β1x1ij+…+βnxnij

3.統計學處理

采用SAS 9.2對研究數據進行橫斷面分析，非正態分布的計量資料以“極差”和“中位數”表示，計數資料以“例數”和“構成比”表示；采用MLwiN 2.29軟件建立兩水平logistic回歸模型，回歸系數以Waldχ2檢驗，結果以P<0.05為差異有統計學意義。變量賦值規則見表1。

表1 研究資料的變量名稱及賦值規則

結 果

1.研究對象的基本情況

本次研究對象納入14119例，其中男性9158例，女性4961例，男女構成比為1.8∶1；年齡最小6歲，最大95歲，中位數為37歲，以25～29歲年齡組病例數最多。治療成功患者13576例，治療不成功患者543例。

2.治療結局相關因素分析

(1)零模型檢驗

表2 零模型檢驗分析結果

(2)兩水平logistic回歸模型擬合

進一步將可能影響肺結核患者治療結局的解釋變量引入模型，采用兩水平logistic回歸模型進行擬合。結果顯示，年齡和職業因素對治療結局具有影響。

年齡在40～59歲組和60歲及以上組肺結核患者治療不成功的風險分別是0～19歲組的1.895倍(95%CI：1.389～2.400)和2.014倍(95%CI：1.492～2.535)，差異均有統計學意義(P<0.05)；年齡在20～39歲組與年齡在0～19歲組比較差異無統計學意義。

職業為農牧漁民/民工/長途駕駛員組及離退/家務/待業/其他組肺結核患者治療不成功的風險分別是干部職員/衛生教育/工人組1.765倍(95%CI：1.426～2.104)和1.818倍(95%CI：1.560～2.077)，差異均有統計學意義(P<0.05)；餐飲食品/商業服務/保育保姆組與干部職員/衛生教育/工人組比較差異無統計學意義。

不同性別(男性與女性)、不同戶籍(本地與外省)、不同診斷結果(病原學陽性與病原學陰性/無病原學結果)、不同治療分類(初治與復治)的肺結核患者治療結局差異均無統計學意義。

討 論

2015年后全球結核病控制策略是“終止結核病”，即2035年結核病的發病率在2015年的基礎上要下降95%。要達到此項目標，關鍵在于圍繞發現患者和治療結核兩大核心環節開展防治工作。研究表明，有效的管理既是結核病患者治療成功的關鍵因素[12]，也是控制耐藥產生的關鍵因素[13]。

本次研究結果顯示，年齡在40～59歲組和60歲及以上組，職業為農牧漁民/民工/長途駕駛員組和離退/家務/待業/其他組是影響治療結局的危險因素，該結論與武漢市研究結果一致[14]。推測中老年人，非穩定性就業等人群由于自身免疫力差，經濟水平低及健康意識弱等因素治療結局較差，提示相關服務部門應有針對性地加強該部分人群的督導服藥管理，對于特殊人群研究個體化治療方案，減少不良反應發生率，提高患者治療成功率。本研究中病原學陰性或無病原學結果比較沒有差異，該結論與既往研究[15-16]有所不同，推測一方面可能與本文分類依據不同有關，隨著結核分枝桿菌分子生物學檢測方法的逐漸普及，本文以病原學陽性(涂陽、培陽、分子生物學檢出)為分類組，相比以往僅依靠痰涂片或痰培養等細菌學分類更加科學。筆者認為雖然病原學陽性患者一般情況下較病原學陰性患者病情重且治療難度增加，但其傳染性也能夠引起患者及督導管理人員的重視，從而對提高患者治愈率是有益的，也是符合邏輯的。

表3 肺結核患者治療結局兩水平logistic回歸模型分析結果

本次選取的研究對象來自于北京市內所有定點醫療機構收治的患者，其中北京胸科醫院收治的患者占全部研究對象的36.7%(5163/14068)。與劉韞寧等[15]在2011年對北京市肺結核患者治療依從性的研究相比，本研究彌補了胸科醫院患者未納入研究對象的不足，研究資料更加全面，該作者對于在研究中得出職業工人和農民為治療結局保護因素結論的懷疑，推測應與研究資料的缺失有關的假想，在本文中得到了佐證。

傳統的多元回歸模型的估計方法是建立在個體測量值相互獨立的假設上，當數據存在層次結構時，傳統統計模型隨機誤差項獨立的假設不再成立，從而導致統計推斷結論產生偏倚[17]。若在層次結構性不強的情況下傳統模型的結論較為恰當，但在層次結構性較強的情況下，使用傳統的統計方法就可能得出不可靠的結論[18]。本文在方法上采用兩水平logistic回歸模型，同時筆者也嘗試使用傳統logistic回歸模型對研究資料進行擬合，結果顯示職業為農牧漁民/民工/長途駕駛員組與離退/家務/待業組患者治療結局差異無統計學意義(Wald檢驗結果，χ2=3.080，P=0.079)，該危險因素并未通過傳統模型發現，也說明多水平模型對于具有層次結構的數據進行擬合能夠發現更加精細的差異。